扩展卡尔满滤波算法与无味滤波算法的比较

资 源 简 介

扩展卡尔满滤波算法与无味滤波算法的比较

详 情 说 明

扩展卡尔曼滤波（EKF）和无味滤波（UKF）是两种常用于非线性系统的状态估计算法。它们各有特点，在性能表现上略有差异。

EKF通过一阶泰勒展开对非线性系统进行局部线性化处理，计算量相对较小但会引入线性化误差。而UKF采用无味变换技术，通过精心选取的采样点来近似概率分布，能更准确地捕捉系统的非线性特性。

在比较中，UKF通常表现出略微的优势，主要体现在状态估计的精度和稳定性上。尤其是在高度非线性系统或强非高斯噪声环境下，UKF的优势更为明显。这得益于其无需计算雅可比矩阵且能更准确地传递统计特性的特点。

然而UKF的计算复杂度略高于EKF，需要权衡精度与计算资源的消耗。实际应用中，选择哪种算法还需考虑具体系统特性、实时性要求以及可用的计算资源等因素。